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Enregistrement W4367312640 · doi:10.1139/cjas-2023-0001

A survey of broiler breast meat quality in the retail market of Quebec

2023· article· en· W4367312640 sur OpenAlexafffundvenueabout
Hajer Sammari, Amani Askri, Sahar Benahmed, Linda Saucier, Nabeel Alnahhas

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité Laval
Organismes subventionnairesMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'AlimentationUniversité Laval
Mots-clésFood scienceChicken breastBroilerSalmonellaBusinessChemistryBiologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, 206 breast fillets were purchased from grocery stores in the province of Quebec and evaluated for the presence of different quality defects. Of these fillets, 48.5% showed breast muscle myopathies (BMM), 19.4% showed pale, soft, and exudative (PSE), and 6.8% showed dark, firm, and dry (DFD) attributes. BMM were equally present ( P > 0.05) in fillets of economical, commercial, and high-quality brands, while PSE-like fillets were more present in economical brands ( P < 0.0001). The combined effect of BMM and DFD induced significantly higher counts of Salmonella ( P = 0.03) and Enterobacteriaceae ( P = 0.03) in myopathic than in unaffected fillets. These quality defects also altered the nutritional quality of breast meat: BMM-affected fillets had greater fat content ( P < 0.0001) and DFD fillets had lower protein content ( P = 0.041) than normal fillets. The technological quality was only slightly impacted by BMM, while PSE-like fillets had higher cooking loss ( P = 0.009) and a tougher texture after cooking ( P < 0.0001) than DFD fillets. For the first time, this study confirmed the presence of multiple quality issues in the Quebec poultry supply chain, and provided valuable data to support future research efforts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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